Moldex3D 시뮬레이션 개선을 통한 복잡한 제품의 싱크 마크(Sink Mark) 예측 정확도를 향상

플라스틱 제품 설계의 트렌드가 작고 얇은 방향으로 가면서, 현대의 플라스틱 제품 설계를 할 때는 미적, 구조적 무결점 간의 균형이 중요하다.

리브는 제품의 기계적 특성 강화를 위해 주로 사용된다; 그러나, 제품 표면과 리브가 접한 부분에서 두께 편차가 발생해 수축 불균형으로 인한 싱크 마크와 같은 표면 결함이 발생한다. 또한 제품 형상과 싱크 마크  발생은 보압 조건과 밀접한 연관이 있다. CAE기술 적용에 앞서 공정 조건의 최적화 설정을 포함하는 싱크 마크 감소는 시행 착오법과 생산자의 경험에 의지한다.

그러나, 제품 설계가 복잡하고 경쟁이 치열한 오늘날의 제조 산업에서, 시행 착오 법이나 노련한 전문가의 경험에 의존하는 것은 고객들이 원하는 빠른 처리 시간을 지원하지 않는다. 이러한 싱크 마크 문제에 정면으로 부딪히고, 금형 수정 비용 감소를 위해 Moldex3D는 유용한 시뮬레이션 기능을 선보였다 –Sink Mark Displacement. Moldex3D Sink Mark Displacement는 제품의 형상과 소재에 기인한 보압 단계에서 가라앉는 거동을 해석하고 정확하게 표면 싱크 마크의 변위를 계산한다. 이는 실제 사출 성형품의 싱크 마크 현상을 포착하여 제품 최적화 기준을 제공하며, 실제 생산에 앞서 파라미터들을 조정한다.

다음은 싱크 마크 거동의 예측을 위해 Moldex3D Sink Mark Displacement해석을 활용한 실제 사례이다. 그림 1을 보면 제품은 평평하며 두께가 다른 네 개의 리브가 있는 구조이다. 각각의 리브의 두께는 1.8mm, 1.5mm, 1.2mm, 0.9mm이다.

그림1. 두께가 다른 네 개의 리브를 포함한 평평한 제품 형상

그림 2와 같이 보압 단계에서 체적 수축률 결과에 의거하여 제품의 평탄면은 체적 수축률의 분포가 균일하다. 그러나 제품 평탄면과 리브가 만나는 지역의 체적 수축률 값은 불균일하다. 이러한 증거로 더 두꺼운 리브에서 수축이 크게 일어날 것이며, 싱크 마크 발생 확률이 높게 나타날 것이다.

그림2. Moldex3D 해석 결과 : 체적 수축률 – 보압

그림3은 Moldex3D Sink Mark Displacement해석 결과와 실제 사출품의 싱크 마크 발생을 비교한 것이다. 이 실험의 결과는 리브가 두꺼워지면, 싱크 마크가 더 깊게 발생하는 것을 보여준다.

그림3. (a) Moldex3D 해석 결과 : Sink Mark Displacement (b)실제 사출품의 싱크 마크
(Ref: SIMULATON AND VERIFICATION ON PART SURFACE QUALITY USING EXTERNAL
GAS-ASSISTED INJECTION MOLDING PROCESS, S. -C. Chen et al.)

복잡한 형상의 제품의 싱크 마크 거동을 보다 정확하게 예측 하기 위해서 Moldex3D는 Sink Mark Dispalcement 해석 시뮬레이션 기능을 계속해서 향상 시켜왔다. 그림4(각이 진 리브를 가진 제품 예)에서 Moldex3D의 체적 수축률 결과는 고르지 않은 수축 분포를 보여준다. 따라서 대부분 싱크 마크는 제품 표면에 나타날 것이다.

그림4. (a)각이 있는 리브 (b) Moldex3D 해석 결과 : 체적 수축률 – 보압

그림5 이전 버전과 최신 버전의 Moldex3D Sink Mark Displacement 결과를 비교해보면, 소프트웨어의 싱크 마크 예측 기능이 크게 향상 된 것을 확인 할 수 있다. Moldex3D 최신 버전은 리브 영역의 수출 뷸균일로 인한 싱크 마크 거동 해석에서 정확하고 깊이 있는 시뮬레이션을 제공한다.

그림 5. (a) 이전 버전의 Sink Mark Displacement 해석 결과
(b) 최신 버전의 Sink Mark Displacement 해석 결과

Sink Mark Displacement 해석의 강화는 Moldex3D 시뮬레이션 정확도와 소프트웨어 기능 향상의 지속적인 노력의 증거이다. 이 향상된 소프트웨어 예측은 제품 설계 단계에서 사용자들에게 확실한 이점을 제공할 것이며 특히 복잡한 형상의 플라스틱 제품에서 잠재적 문제 영역의 시각화를 통해 시간과 비용이 많이 드는 금형 수정을 줄이고 제품 출시 기간을 단축시키는데 도움이 될 것이다.


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